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%网络输入数据( n! ]* G+ V$ b# x. _0 m5 z$ x& t
P=[6 |. p+ b1 P" ^5 \+ `& _
8 m* i5 x* u5 w, p% A9 X1 b; s! l7 2 0.12 0.05 5(每列分别是圆角 压边力 摩擦系数 模具间隙 凹模圆角等)
) Z8 `/ b6 ]2 W. E' I
( V* p5 l" {' [ E! M' r, I: L7 ?$ q6 2 0.11 0.10 78 d4 Q; A3 y# Z) {
$ a4 o k+ ?/ ~2 {6 {5 2 0.13 0.15 6, f% {0 E. s! c$ s8 q
* r7 O0 }1 f( y% D
4 2 0.10 0.20 4/ J) p4 ~" W0 l, K7 W. E" `
]
. j( A6 g1 `, n( [$ U d. ~+ W& N归一化之后,默认的最大值是7,最小值是0.05,但是这两个参数属于不同的因素,应该是每列都对应一个最大值最小值,即每个因素有各自的最大最小值。
0 M5 l1 ]% ^1 S- \- ^8 a9 @- r( Y
%归一化
$ V2 {& X9 T8 L/ y; X& O; ]* q[inputn,inputps]=mapminmax(P);
5 D' G, x7 w( x1 q: ]1 E[outputn,outputps]=mapminmax(T);
/ q3 i+ T1 e3 o* S b
2 u' D6 t- ~: r( R# K%神经网络构建! u; e. \, G4 Q/ }2 T
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});4 ~! }7 h! U4 n. {
' m& ] c1 ]( i8 N% v* c* I
%网络参数配置
) J4 m# s- L4 {' P- d& Inet.trainParam.epochs=1000;
9 c" n/ o. J3 X3 A: ]net.trainParam.lr=0.01;
6 d: ]" Y) @5 I( Onet.trainParam.goal=0.00004;
! W) f6 g1 }; F4 K5 P- N& s( }* q8 j2 l: T: r
%BP神经网络训练
+ W! a- |) I- n/ H2 S B3 Enet=train(net,inputn,outputn);4 i2 f9 }# x% S7 J8 [6 O6 }* N
8 f1 u* f: |4 E8 V---------------------------------------割-------------------------------------------------1 n4 a% s. y( t$ {: y
5 O# _1 @, t5 f% d! U. ~或者不归一化,直接这样规定取值范围呢?# y* b G) f7 E+ A7 O5 c+ H- k
net=newff([4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7]) |
zan
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